Думай сам: когда человечество создаст сильный ИИ и как это отразится на обществе
Известный ученый и популяризатор концепции общего искусственного интеллекта (Artificial General Intelligence, AGI) Бен Герцель в ходе своего выступления на Beneficial AGI Summit 2024 в Панаме в марте предсказал появление ИИ, который будет таким же умным, как человек, уже в ближайшие три года. По его мнению, момент сингулярности в развитии ИИ быстро приближается. Создание ИИ, способного самостоятельно мыслить, волнует человечество. О том, смогут ли системы функционировать без прямого вмешательства человека, какие технологические препятствия существуют на данный момент, а главное — насколько обосновано создание такого искусственного интеллекта, рассказывает ИИ-эксперт и управленческий консультант Иван Гиганов.
Сильный и слабый ум
Под самостоятельным мышлением в контексте ИИ понимается его способность функционировать и принимать решения без прямого вмешательства человека. Эта способность — ключевой признак сильного ИИ, или AGI. Самостоятельное мышление предполагает наличие следующих навыков:
- умения адаптироваться к выполнению новых, заранее не запрограммированных задач;
- обучаемости на основе собственного, в том числе единичного, опыта;
- критического мышления;
- способности ставить себе новые задачи.
Такая система будет способна адаптироваться к любой новой задаче без необходимости специального программирования со стороны человека. Она сможет разложить сложную задачу на несколько простых, собрать необходимую информацию, обработать результаты и сделать логические выводы, предложить дальнейшие шаги и обучиться на полученном опыте. При этом сильный ИИ должен уметь взаимодействовать не только с цифровым миром, но и с физическим.
Современные же алгоритмы ИИ относятся к категории слабого. Они предназначены для решения узких задач: сгенерировать текст, поиграть в шахматы, спрогнозировать стоимость акций. У подобных систем нет гибкости — они ограничены заданными сценариями использования, а их ответы или действия обычно базируются на данных, которые в них внесли программисты и пользователи.
Мыслить независимо
Хотя современные алгоритмы относятся к слабому ИИ, некоторые из них уже обладают навыками, присущими сильному. Рассмотрим их подробнее.
Генеративные модели. Генеративные нейронные сети, лежащие в основе ChatGPT от OpenAI и Gemini от Google, приобрели впечатляющую обобщающую способность. Она позволяет им адаптироваться и решать задачи, выходящие за рамки первоначальных данных и функций, для которых они были обучены. Например, GPT-4, изначально обученный для генерации текста, близкого к человеческому, освоил принципы программирования и теперь может создавать часто работающий программный код. Многие современные генеративные модели являются мультимодальными, то есть могут работать с различными типами данных — не только с текстом, но и с видео или звуком. Это расширяет их способности анализировать и в будущем взаимодействовать с окружающим миром.
Кроме того, если попросить, эти модели способны разложить сложную задачу на более простые шаги, решить их отдельно и предоставить логически обоснованный ответ. Эта техника известна как «цепь рассуждений» (Chain-of-Thought). Конечно, эти модели не обладают концептуальным и ассоциативным мышлением, присущим человеку. Однако можно сказать, что они начинают проявлять зачатки того, что в будущем станет критическим мышлением.
Обучение с подкреплением. Технология обучения с подкреплением, или Reinforcement Learning (RL), позволяет ИИ учиться на основе собственного опыта, анализируя окружающую среду и испытывая различные стратегии действий. ИИ получает вознаграждение за желаемый результат и штраф — за нежелательный. Его задача — найти такую стратегию, которая позволит заработать максимальное вознаграждение.